Niveau: intermédiaire
Piet Hoogkamer, scientifique principal, Abbott Established Pharmaceuticals
Sven Daniel Schmitz, TBA, Abbott Established Pharmaceuticals
Chez Abbott, le contrôle statistique des processus (SPC) existe depuis un certain temps pour mieux comprendre, contrôler et améliorer nos différents processus de fabrication. Cela dit, cela équivaut souvent à des graphiques de contrôle univariés qui suivent les observations dans une seule dimension. Les attributs de qualité de nos processus étant de nature multivariée et la disponibilité croissante de types de données plus nombreux et différents, par exemple les spectres, l'utilisation du contrôle statistique multivarié des processus (MSPC) devient de plus en plus attrayante, voire obligatoire.
Inspiré par le projet de chapitre de la DEQM (5.28) sur MSPC, nous présenterons l'utilisation du contrôle de processus statistique multivarié (MSPC) pour analyser 2 ensembles d'exemples de données hautement complexes et (auto) corrélés. L'un, sur le contrôle du comportement de dissolution via la distribution granulométrique, le second, sur la surveillance de l'état d'un processus en utilisant toutes les mesures disponibles.
